Pandas从分组的数据帧计算连续相等值的长度

时间:2015-04-15 02:28:07

标签: python pandas count group-by

我想做他们在答案中所做的事情:Calculating the number of specific consecutive equal values in a vectorized way in pandas ,但使用分组数据而不是系列。

所以给定一个包含多个列的数据框

A    B    C   
------------ 
x    x    0
x    x    5
x    x    2
x    x    0
x    x    0
x    x    3
x    x    0
y    x    1
y    x    10
y    x    0
y    x    5
y    x    0
y    x    0

我想从A列和B列分组,然后计算C中连续零的数量。之后,我想返回每个零长度发生次数的计数。所以我想要这样的输出:

A    B    num_consecutive_zeros  count
---------------------------------------
x    x            1                2
x    x            2                1
y    x            1                1
y    x            2                1

我不知道如何调整链接问题的答案来处理分组数据帧。

1 个答案:

答案 0 :(得分:0)

以下是代码,count_consecutive_zeros()使用numpy函数和pandas.value_counts()来获取结果,并使用groupby().apply(count_consecutive_zeros)为每个组调用count_consecutive_zeros()。致电reset_index()MultiIndex更改为列:

import pandas as pd
import numpy as np
from io import BytesIO
text = """A    B    C   
x    x    0
x    x    5
x    x    2
x    x    0
x    x    0
x    x    3
x    x    0
y    x    1
y    x    10
y    x    0
y    x    5
y    x    0
y    x    0"""

df = pd.read_csv(BytesIO(text), delim_whitespace=True)

def count_consecutive_zeros(s):
    v = np.diff(np.r_[0, s.values==0, 0])
    s = pd.value_counts(np.where(v == -1)[0] - np.where(v == 1)[0])
    s.index.name = "num_consecutive_zeros"
    s.name = "count"
    return s

df.groupby(["A", "B"]).C.apply(count_consecutive_zeros).reset_index()